MATURE-HEALTH: HEALTH Recommender System for MAndatory FeaTURE choices

要約

【タイトル】MATURE-HEALTH: MAndatory FeaTURE choicesのための健康推奨システム
【要約】
– 電解質バランスは人体の臓器の適切な機能にとって極めて重要であり、電解質バランスの不均衡は根本的な病理生理学的発症の兆候となることがあります。
– 電解質バランスの効率的なモニタリングは、疾患の早期発見の可能性を高めるだけでなく、疾患発見後に栄養管理された食事によって電解質バランスを調整することによって、健康状態のさらなる悪化を防ぐことができます。
– この研究では、電解質バランスの不均衡を予測し、バランスのとれた栄養素が含まれる食品を推奨する推奨システムMATURE Healthを提案しています。
– 提案されたモデルは、ユーザーの最新の検査結果と日々の食物摂取量を考慮して、電解質バランスを予測します。また、MATURE Foodアルゴリズムに依存して、ユーザー過去の食の好みを考慮しつつ、必須栄養素要件をすべて満たす食品のみを推奨します。
– モデルの妥当性を検証するために、予測アルゴリズムであるランダムフォレストを使用して、透析患者のナトリウム、カリウム、BUNレベルをそれぞれ予測しました。そして、提案されたモデルは、それぞれナトリウム99.53％、カリウム96.94％、BUN 95.35％の精度を示しています。
– MATURE Healthは、必須の電解質や他の物質の不均衡を予測し、必要な栄養素の量を含む食品を推奨する機械学習モデルを適用する新しいヘルスリコメンドシステムです。

要約(オリジナル)

Balancing electrolytes is utmost important and essential for appropriate functioning of organs in human body as electrolytes imbalance can be an indication of the development of underlying pathophysiology. Efficient monitoring of electrolytes imbalance not only can increase the chances of early detection of disease, but also prevents the further deterioration of the health by strictly following nutrient controlled diet for balancing the electrolytes post disease detection. In this research, a recommender system MATURE Health is proposed and implemented, which predicts the imbalance of mandatory electrolytes and other substances presented in blood and recommends the food items with the balanced nutrients to avoid occurrence of the electrolytes imbalance. The proposed model takes user most recent laboratory results and daily food intake into account to predict the electrolytes imbalance. MATURE Health relies on MATURE Food algorithm to recommend food items as latter recommends only those food items that satisfy all mandatory nutrient requirements while also considering user past food preferences. To validate the proposed method, particularly sodium, potassium, and BUN levels have been predicted with prediction algorithm, Random Forest, for dialysis patients using their laboratory reports history and daily food intake. And, the proposed model demonstrates 99.53 percent, 96.94 percent and 95.35 percent accuracy for Sodium, Potassium, and BUN respectively. MATURE Health is a novel health recommender system that implements machine learning models to predict the imbalance of mandatory electrolytes and other substances in the blood and recommends the food items which contain the required amount of the nutrients that prevent or at least reduce the risk of the electrolytes imbalance.

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arxiv.jp, OpenAI